MATLAB基础应用精讲-【数模应用】利用散点数据进行函数曲线拟合(附C++、python、MATLAB和R语言代码)

于 2025-04-08 00:30:00 发布
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分类专栏： 【数模应用】MATLAB基础知识详讲300篇（持续更新中） 文章标签： matlab 算法 开发语言
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目录

代码实现

R语言

加载package与数据准备

1、基础散点图

2、分组散点图

3、分面散点图

4、将连续变量映射到散点图中（使用color映射）

5、将连续变量映射到散点图中（使用size映射）

6、将类别变量与连续变量映射到散点图中

MATLAB

EXCEL

方法一：使用散点图和趋势线

方法二：使用Excel的LINEST函数

方法三：使用图表工具自定义拟合

python

SPSS散点图拟合曲线 

C++

 

代码实现

R语言

加载package与数据准备

以gcookbook包中的heightweight数据集为例绘制散点图与散点图拟合曲线，该数据集为一组学生的性别、身高、体重等方面的数据。在绘图前，应安装与加载gcookbook、ggplot2、ggthemes三个相关的package。

#install.packages("gcookbook")
#install.packages("ggplo
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MATLAB利用散点数据进行函数曲线拟合
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和科学计算中，函数曲线拟合是一种常见的技术，用于找到最适合一组离散数据点的函数曲线，MATLAB是一个功能强大的数值计算软件，提供了许多工具和函数来进行曲线拟合，本文将介绍如何使用MATLAB来利用散点数据进行函数曲线拟合，并提供相应的源代码。通过以上步骤可以利用MATLAB对散点数据进行函数曲线拟合，根据实际的数据集和拟合需求，你可以选择适合的拟合方法和函数类型，以获得最佳的拟合效果。首先需要准备一组散点数据，假设我们有一组x和y的数据点，我们的目标是找到一个函数曲线，使得该曲线最好地逼近这些数据点。
Matlab画散点图并拟合（使用cftool函数拟合）
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散点曲线拟合常用思路（课设被逼无奈）
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最近课设经常要插值，拟合什么的，觉得需要总结下使用的工具，我主要使用了三种方式来实现。 matlab excle python
matlab 实现散点曲线拟合+拟合函数的获取+绘制曲线的上下顶点的切线
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n =5; %polyfit 返回值p从左到右是高次到低次的多项式p(x)的系数，长度是n+1 %p(x) = p1 * x(n次方） + p2 * x(n-1次方）+ 。。。 + pn * x + pn+1 p = polyfit(x,y,n); f1 = polyval(p,x); % plot(x,f1,'r-'); %获得多项式的方程 syms m for k =1:n+1 var(k) = m ^(k -1); end func = flip(var) .* p; f = s.
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